JBPM基础

JBPM工作流实战
本文详细介绍如何使用JBPM框架实现工作流,包括数据库表创建、流程定义与部署、公文创建及绑定流程实例等关键步骤。
该框架的使用需要结合hibernate

1.创建基本的数据库表
 JbpmConfiguration.getInstance().createSchema();


2.定义流程 例如
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 定义文档 -->
<process-definition name="文档测试流程">
<!-- 文档开始 -->
<start-state name="开始">
<transition name="提交张三审批" to="张三审批">
</transition>
</start-state>
<!-- 各个流程的节点 -->
<task-node name="张三审批">
<task name="审批1">
<assignment actor-id="张三"/>
<transition name="提交李四审批" to="李四审批">
</transition>
</task>
</task-node>
<task-node name="李四审批">
<task name="审批2">
<assignment actor-id="李四"/>
<transition name="提交王五审批" to="王五审批">
</transition>
</task>
</task-node>
<task-node name="王五审批">
<task name="审批2">
<assignment actor-id="王五"/>
<transition name="提交王五审批" to="结束">
</transition>
</task>
</task-node>
<!-- 结束 -->
<end-state name="结束"></end-state>
</process-definition>


3.部署流程到数据库
//2创建processdefinition对象

ProcessDefinition processdefinition = ProcessDefinition.parseXmlResource("processdefinition.xml");

//3创建jbpmContext对象, jbpmContext类似于hibernate session的功能
JbpmContext jbpmContext = jbpmConfiguration.createJbpmContext();

try {
//4部署流程到数据库
jbpmContext.deployProcessDefinition(processdefinition);

} finally {

//5关闭context对象
jbpmContext.close();

}


4.创建公文
Session session=HibernateUtil.getSession();
Transaction tx=session.beginTransaction();
Document doc=new Document();
doc.setContent("测试文档内容");
doc.setCreator("测试文档作者");
doc.setTitle("测试文档标题");
session.save(doc);
tx.commit();
session.close();


5.最关键的步骤,创建流程实例,并且和公文绑定

  ProcessInstance processInstance = new ProcessInstance(processdefinition);
//存储流程实例processInstance
jbpmContext.save(processInstance);
doc.setProcessInstanceId(processInstance.getId());
//绑定公文到流程实例(ContextInstance 相当于变量的容器)
processInstance.getContextInstance().setVariable("document", doc.getId());


6.提交公文

    Document doc =(Document) jbpmContext.getSession().load(Document.class, 1);
//根据流程实例ID加载流程实例
ProcessInstance processInstance = jbpmContext.getProcessInstance(doc.getProcessInstanceId());
// 触发流程往下走(即到达第一个节点)
processInstance.getRootToken().signal();


7.得到公文所处在的流程节点

processInstance.getRootToken().getNode().getName()


8.得到用户的公文

  List tasks2 = jbpmContext.getTaskMgmtSession().findTaskInstances("王五");


9.流程是否结束

processInstance.hasEnded();
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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